Python と機械学習を学びたい人に送る（2ヶ月有給プラン）

以下のような方に向けた記事となっています。
- Pythonも機械学習も初心者。
- 早く学びたいけど、どう勉強したら良いのか分からない。

当時「右も左も分からなかった自分」のような人の道しるべになれれば幸いです。
中級者、上級者の方は優しい目で見ていってください。

#1. 初心者時代
## [PyQ](https://pyq.jp/ "PyQへのリンク")
PyQ は、Pythonの「基礎」から「機械学習のコードを書く」まで幅広く学習できる環境となっています。
料金も以下のようになっており、良心的です ♬
参考書一冊買うつもりで、1ヶ月短期で集中してやってみるのをおすすめします。
> 個人ライトプラン ¥2980(税込)/月
> 個人スタンダードプラン ¥7980(税込)/月

※　個人スタンダードプランは[Python学習サポート](https://docs.pyq.jp/help/plan.html "サポート範囲")があるため、大変便利なのですが、まずはライトプランで初めてみても問題ないと思います。
## [Progate](https://prog-8.com/ "Progateへのリンク")
![progate_logo.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/343158/1e096829-f8a3-69e6-1c59-0c7406e0dc57.png)
Progate は、基礎をビジュアルを通じて学習できるため、非常に分かりやすい。
スマホからでも使用できるので、通勤時間を利用して学ぶと非常に効率的です。

何よりも、可愛いキャラクターが教えてくれるので、捗ります。
簿記の勉強でお世話になったパブロフ君を思い出します。
![パブロフ君.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/343158/8460ae1f-2efb-3270-18f6-cb895d81cb0d.png)

## [絵でわかる人工知能](https://www.amazon.co.jp/%E7%B5%B5%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD-%E6%98%8E%E6%97%A5%E4%BD%BF%E3%81%84%E3%81%9F%E3%81%8F%E3%81%AA%E3%82%8B%E3%82%AD%E3%83%BC%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%83%8968-%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%BB%E3%82%A2%E3%82%A4%E6%96%B0%E6%9B%B8-%E4%B8%89%E5%AE%85-%E9%99%BD%E4%B8%80%E9%83%8E/product-reviews/4797370262 "絵でわかる人工知能")
以下に当てはまる方に最適な一冊。

1. 機械学習、人工知能をざっくりと理解したい方。
2. ここまで来て、急に興味が薄れてしまった方。

<img width="200" alt="絵でわかる人工知能.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/343158/7c152525-5364-d025-fdf6-2ae7640f49ee.png">
興味を持つことも大事ですので、機械学習や人工知能がどのようなものなのかを分かった気になることも大事です。もし、ここに来て、やる気を失ってしまった方は、この本で興味を復活させましょう。

#2. 初心者から脱出したい
## [Kaggle](https://www.kaggle.com/ "Kaggleへのリンク")
<img width="200" alt="kaggle.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/343158/3d36266f-ea25-ca62-f9b7-77b4529c40f2.png">
**勿論実践無くしては実力も付かないため、実践には有名な「Kaggle」をオススメします。**
難易度も多々用意されているため、自分にあった難易度で挑戦してみると良いと思います。

最初は何をして良いのか全く分からない。という方は以下を繰り返していくうち、少しずつ力が付いてくると思います。

1. 他の方のカーネルを見て何をしているのか理解する。
2. カーネルをフォークして、少し自分なりの工夫を加えてみる。
3. 1 に戻る。

## [Pythonではじめる機械学習](https://www.google.com/aclk?sa=L&ai=DChcSEwjVp_7pzITjAhVOdGAKHS9bAH0YABAEGgJ0bQ&ae=1&sig=AOD64_287ZOfqyD2JD-cb-yDS-dixIbbzw&ctype=5&q=&ved=0ahUKEwjZyvXpzITjAhUT87wKHVL4ApoQ9aACCD4&adurl=https://www.amazon.co.jp/Python%25E3%2581%25A7%25E3%2581%25AF%25E3%2581%2598%25E3%2582%2581%25E3%2582%258B%25E6%25A9%259F%25E6%25A2%25B0%25E5%25AD%25A6%25E7%25BF%2592-%25E2%2580%2595scikit-learn%25E3%2581%25A7%25E5%25AD%25A6%25E3%2581%25B6%25E7%2589%25B9%25E5%25BE%25B4%25E9%2587%258F%25E3%2582%25A8%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B8%25E3%2583%258B%25E3%2582%25A2%25E3%2583%25AA%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B0%25E3%2581%25A8%25E6%25A9%259F%25E6%25A2%25B0%25E5%25AD%25A6%25E7%25BF%2592%25E3%2581%25AE%25E5%259F%25BA%25E7%25A4%258E-Andreas-C-Muller/dp/4873117984/ref%3Dasc_df_4873117984/%3Ftag%3Djpgo-22%26linkCode%3Ddf0%26hvadid%3D295686767484%26hvpos%3D1o2%26hvnetw%3Dg%26hvrand%3D7416648750871920589%26hvpone%3D%26hvptwo%3D%26hvqmt%3D%26hvdev%3Dc%26hvdvcmdl%3D%26hvlocint%3D%26hvlocphy%3D1028853%26hvtargid%3Dpla-526272655673%26psc%3D1%26th%3D1%26psc%3D1 "Amazon; Pythonではじめる機械学習")
Kaggleで行き詰まった時には、この参考書をおすすめいたします。
助けになってくれる一冊になってくれます。
<img width="200" alt="pythonではじめる機械学習.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/343158/c2d66e66-d77f-33d8-aeab-22ca8bbde8bf.jpeg">
####　 「つまづいた問題」　→　「解決法」
**といった作りになっているため、つまづいた内容を元に探していけば、もしかしたら解決策が見つかるかもしれません。**

## 3. 色々出来るようになって楽しくなってきた頃？
## [Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践](https://www.google.com/aclk?sa=L&ai=DChcSEwjR_5iAz4TjAhWUdmAKHa7UDs8YABALGgJ0bQ&sig=AOD64_3yyWgN_7H4ahUY3dpZFfNKlEoxaw&ctype=5&q=&ved=0ahUKEwjl-5OAz4TjAhUgyYsBHZ7PAyUQvhcITw&adurl= "Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践")
<img width="200" alt="python機械学習データサイエンティスト.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/343158/fefbdc40-3a42-cb47-e530-9baf913b04e8.png">

ここまで来たら、理論も理解しておきましょう。
**「そのモデルはどういうモデルなのか」
「どのようなデータに対して、上手く作動するのか、失敗するのか」**
を知るためには、やはり理論を知っておく必要があります。

勿論、上部だけの理解でも良いという方には必要ないのかもしれません。

**ただ、もしあと一歩踏み出して、他の人と差別化をはかりたいという方は是非とも挑戦してみてください。**